matlab ransac函数用法

MATLAB中的`ransac`函数用于使用RANSAC（Random Sample Consensus）算法对数据点进行模型拟合，尤其适用于处理含有噪声和异常值的数据集，找到最匹配的模型。该函数的基本语法如下：

[model, inliers] = ransac(data, model_type, n_iterations, threshold, options)

参数说明：
1. `data`: 需要拟合的二维或三维矩阵，每一行代表一个数据点。
2. `model_type`: 指定需要拟合的模型类型，如直线、平面、圆等。对于线性模型，可以传入`'linear'`；对于二维平面，可以传入`'plane'`等。
3. `n_iterations`: RANSAC算法迭代次数，通常设置较大的数值以获得更稳定的解。
4. `threshold`: 点到模型的残差阈值，超过这个阈值的点将被视为异常值。
5. `options`: 可选参数结构，包含额外的RANSAC选项，例如随机样本大小等。

函数返回：
- `model`: 最优模型的参数估计。
- `inliers`: 一组标记为"真"（即满足模型的）的数据点。

使用示例：

% 假设我们有一个二维数据集data和已知的线性模型
[data, ground_truth_line] = generate_data(); % 假设data已经生成

% 使用ransac拟合线性模型
[model, inliers] = ransac(data, 'linear', 1000, 0.01); % 迭代1000次，残差阈值0.01

% 检查哪些点被认为是“真”点
true_points = data(inliers, :);

% 查看拟合结果
plot(data(:,1), data(:,2), '.')
hold on
plot(model(1), model(2), 'r', 'LineWidth', 2) % 绘制拟合的直线
hold off